論文の概要: Target Consistency for Domain Adaptation: when Robustness meets Transferability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.14263v2
• Date: Tue, 30 Jun 2020 09:16:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-17 03:03:26.977897
• Title: Target Consistency for Domain Adaptation: when Robustness meets Transferability
• Title（参考訳）: ドメイン適応のための目標整合性:ロバストネスが転送可能性に合うとき
• Authors: Yassine Ouali, Victor Bouvier, Myriam Tami, and C\'eline Hudelot
• Abstract要約: 学習不変表現(Learning Invariant Representations)は、ソースとUnsupervised Domain Adaptationのターゲットドメインの調整に成功している。 ソースドメインに保持されているにもかかわらず、クラスタの仮定がターゲットドメインで違反していることを示す。 我々の新しいアプローチは、画像分類とセグメンテーションベンチマークの両方において、大幅な改善をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.189696720657247
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning Invariant Representations has been successfully applied for reconciling a source and a target domain for Unsupervised Domain Adaptation. By investigating the robustness of such methods under the prism of the cluster assumption, we bring new evidence that invariance with a low source risk does not guarantee a well-performing target classifier. More precisely, we show that the cluster assumption is violated in the target domain despite being maintained in the source domain, indicating a lack of robustness of the target classifier. To address this problem, we demonstrate the importance of enforcing the cluster assumption in the target domain, named Target Consistency (TC), especially when paired with Class-Level InVariance (CLIV). Our new approach results in a significant improvement, on both image classification and segmentation benchmarks, over state-of-the-art methods based on invariant representations. Importantly, our method is flexible and easy to implement, making it a complementary technique to existing approaches for improving transferability of representations.
• Abstract（参考訳）: 学習不変表現(Learning Invariant Representations)は、ソースとUnsupervised Domain Adaptationのターゲットドメインの調整に成功している。 クラスター仮定のプリズムの下でそのような手法のロバスト性を調べることにより、低いソースリスクの不均一性は良好な目標分類器を保証しないという新たな証拠をもたらす。 より正確には、ソースドメインに保持されているにもかかわらず、クラスタの仮定がターゲットドメインに違反していることを示し、ターゲットの分類器の堅牢性の欠如を示す。 この問題に対処するために,特にCLIV(Class-Level InVariance)と組み合わせた場合,ターゲット領域におけるクラスタ仮定,Target Consistency (TC) の実施の重要性を示す。 新しいアプローチは,不変表現に基づく最先端手法よりも,画像分類とセグメンテーションベンチマークの両方において著しく改善する。 重要なことに,本手法は柔軟で実装が容易であり,表現の伝達性向上のための既存手法を補完する手法である。

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